مع Herbie، أصبحت الروبوتات البشرية أخيرًا هنا

لطالما استحوذ مفهوم الروبوتات المجسمة على الخيال البشري، بدءًا من الكاتب المسرحي كاريل تشابيك، الذي قدم كلمة «روبوت» في عشرينيات القرن الماضي، إلى الخيال العلمي المذهل لإسحاق أسيموف. ولكن في الواقع، تم تحويل الروبوتات إلى القيام بمهام وضيعة مثل رفع الأشياء أو تنفيذ إجراءات متكررة، كما هو الحال مع الروبوتات الصناعية.

ومع ذلك، فإن أحدث التطورات في الذكاء الاصطناعي (AI) والأتمتة المتقدمة يمكن أن تمنحنا روبوتات بشرية متقدمة قادرة على تنفيذ وظائف متعددة لا تحل محل العمل اليدوي في الصناعات التحويلية فحسب، بل لها أيضًا استخدامات محلية يومية كبيرة. في حين أن الذكاء الاصطناعي يمكّن الآلات من محاكاة الوظائف المعرفية البشرية الرائعة، فقد أدت التطورات في مجال الأتمتة إلى توسيع نطاق استخدامها في مجالات مختلفة مثل الزراعة والتصنيع والأعمال والتحليلات وغير ذلك.

والأهم من ذلك، تمكن الذكاء الاصطناعي من تحويل الروبوتات الأولية إلى كائنات بشرية ذكية قادرة على تفسير الأوامر الصوتية والإيماءات، والتفاعل مع البشر وبيئتهم الخاصة، والقاطرات، والقدرات الحسابية الأخرى.

سنناقش في هذه المقالة أحد هذه الكائنات البشرية المعروفة باسم Herbie ونتعمق في هيكلها الميكانيكي وكلياتها الحسية.

هيربي

هذا النموذج البشري هو نوع من الروبوتات المساعدة الاجتماعية (SAR)، التي تم تطويرها لتسهيل إعادة تأهيل الأطفال المصابين بالشلل الدماغي (CP). CP هو اضطراب خلقي ناتج عن نمو الدماغ غير الطبيعي. يؤثر على الحركة العضلية والمهارات الحركية ويؤدي إلى إعاقات مختلفة. على الرغم من أن Herbie ليست المحاولة الأولى لتقديم المساعدة في مجال الطب والعلاج، إلا أنها شخصية بشرية متعددة الوظائف مصممة لمواجهة تحديات الوقت الفعلي من خلال الاستفادة من القدرات المختلفة مثل الرؤية والكلام والسمع والشم وما إلى ذلك.

الهيكل الميكانيكي لهيربي

هيكل Herbie مصنوع من صفائح الأكريليك خفيفة الوزن. يتكون Herbie من هيكل عظمي وغرف مختلفة، بالإضافة إلى قاعدة ورأس. يحتوي أيضًا على أقسام فرعية مختلفة تحتوي على دوائر إلكترونية وتمكن من توفير الطاقة. يتكون الهيكل العظمي من أنبوب أكريليك يبلغ قطره 200 مم وارتفاعه 400 مم. تتكون قاعدة Herbie من لوح أكريليك دائري يبلغ نصف قطره 192 مم وسمكه 5 مم.

تتكون القاعدة أيضًا من مشبكين يحملان المحرك وعجلتين من العجلات مثبتة تحته. المحركات هي محركات DC وتعمل بسرعة 60 دورة في الدقيقة. ويتم تشغيل كل محرك بشكل فردي والتحكم فيه بواسطة سائق من خلال Raspberry Pi الذي يعمل بمثابة دماغ Herbie.

أحدث إصدار تمت ترقيته من Herbie أكثر كفاءة واستقرارًا، مع استهلاك طاقة منخفض نسبيًا.

تطبيق الذكاء

الإدراك الاصطناعي لمرافق Herbie:

• معالجة الصور من خلال كلية الرؤية
• معالجة الكلام من خلال كليات السمع والتحدث
• أجهزة الكشف الغازية من خلال كلية الشم
• أجهزة الاستشعار بالموجات فوق الصوتية من خلال كلية اللمس

كلية الرؤية ومعالجة الصور

تُستخدم كلية هيربي للرؤية بشكل خاص لمعالجة الصور التي يمكن أن تساعد في:

• المراقبة أو اكتشاف العوائق
• التنقل أو اكتشاف المسار
• التعرف على الوجه

كشف العوائق باستخدام Herbie

تلتقط الكاميرا الملصقة على Herbie الصور وتحدد العقبات بالإضافة إلى المسار. يتم بعد ذلك تعيين الصورة الملتقطة وتسميتها باستخدام مخطط. استنادًا إلى التسمية، يتم تكوين أوامر الحركة اللاحقة. على سبيل المثال، إذا كانت التسمية هي «X»، فسيتم تكوين أمر الحركة للمضي قدمًا. وإذا كانت التسمية «Y»، فيجب أن تنتقل إلى اليمين.

الخوارزمية المستخدمة لهذا الغرض

• الخطوة الأولى في الخوارزمية هي اكتشاف العوائق من الصورة الملتقطة.
• تتم معالجة جميع الصور بعد ذلك كصور بتدرج الرمادي لأنها صورة أحادية الطبقة وتقلل من كمية المعلومات التي يتم الحصول عليها من الصورة، مقارنة بالصورة الملونة (RGB).
• ثم يتم تغيير حجم الصورة وتقسيمها إلى مصفوفات M x N.
• تمثل حافة الصورة الخطوط العريضة للعائق. سيتكون سطح الصورة وظلها من وحدات بكسل داكنة أو أكثر إشراقًا، مما يساعد Herbie على معرفة الفرق.
• يتم استخراج حافة العائق عن طريق حساب التباين في نافذة مربعة صغيرة بعرض w.
• يتم حساب قيمة التباين V (p، q) لكل بكسل. تم تحديد الحد (Th) للحساب

Th = b+t109.2؛ حيث تمثل 109.1 انحرافًا معياريًا لـ V (p، q)، يتم تحديد t على أساس تجريبي.

• إذا كانت نتيجة الحساب أكبر من العتبة نفسها، فإن هيربي يحددها كعقبة. ومع ذلك، إذا كانت نتيجة الحساب أقل من رقم الحد، يستمر Herbie في معالجة الصور، متحركًا في الاتجاه الافتراضي.
• يتم تحديد سطح العوائق من خلال استخراج وحدات البكسل الساطعة والداكنة.
• تعتبر المناطق التي لا تولد بيانات الحواف أو السطح مناطق دقيقة من عدم الانتظام على السطح. يرفض Herbie هذا لأنه لا يكتشف أي عقبة.

كلية مجسات الرائحة والغاز

أجهزة استشعار الغاز قادرة على اكتشاف الغازات المختلفة وكذلك الدخان. تتكون هذه المستشعرات من مواد استشعار ذات موصلية أقل عندما يكون الهواء خاليًا من التركيزات العالية للغازات المختلفة مثل غاز البترول المسال والبروبان والهيدروجين والميثان والدخان وأول أكسيد الكربون وما إلى ذلك.

وبالمثل، تصبح مادة الاستشعار موصلة للغاية عندما يكون تركيز هذه الغازات أعلى في الغلاف الجوي.

• في حالة Herbie، يتم استخدام مستشعر الغاز MQ-2.
• نطاق الكشف هو 300-10000 جزء في المليون.
• يمكن أن يعمل MQ-2 بين نطاق درجة الحرارة من -20 درجة مئوية إلى 50 درجة مئوية.
• مادة الاستشعار لـ MQ-2 هي SnO2.
• وقت الاستجابة أقل من 10 ثوانٍ.
• يتم تحويل القراءة التناظرية إلى جهد المستشعر باستخدام المعادلة التالية:

جهد المستشعر = القراءة التناظرية* 3.3 فولت/4095

• ثم يتم حساب تركيز الغاز في PPM باستخدام المعادلة:

جزء في المليون = 10.938* ساعة (1.7742* جهد المستشعر)

كلية اللمس والاستشعار بالموجات فوق الصوتية

تستخدم أجهزة الاستشعار بالموجات فوق الصوتية لقياس المسافة إلى كائن ما. عادة ما تكون أجهزة الاستشعار هذه مستقلة بيئيًا. تقوم الوحدة الخاصة بها بإرسال نبضات الصوت والتقاط الصدى المتولد. يقيس الفاصل الزمني بين إرسال واستقبال هذه النبضات لحساب المسافة إلى كائن أو عقبة.

• يستخدم Herbie أجهزة استشعار بالموجات فوق الصوتية HC-SR04.
• تبلغ دقتها 3 مم وتتراوح المسافة بين 2-50 سم
• بمجرد أن تكتشف الوحدة كائنًا، فإنها تنقل المعلومات إلى محطة بعيدة باستخدام جهاز إرسال واستقبال لاسلكي.
• يتم استخدام زوج من ZigBee لنقل البيانات واستقبالها.
• عندما تصطدم نبضة عالية تبلغ 10 ميكرو ثانية بدبوس الزناد، يرسل المستشعر 8 نبضات كل منها 40 كيلو هرتز.
• يتم بعد ذلك حساب النطاق باستخدام الفرق في الوقت الذي تستغرقه النبضة/الإشارة للمغادرة والعودة كما هو موضح في المعادلة أدناه:

المسافة (سم) = الوقت (ثانية) /58

كلية الكلام والسمع والتعرف على الكلام

تتكون عملية التعرف على الكلام من ثلاث وحدات رئيسية:

1. التحليل الصوتي
2. التدريب
3. الاختبار

• يتم تسجيل كلمات متعددة لنفس الكلمات التي تشكل جزءًا من المفردات.
• ثم تتم معالجة هذه الإشارات الصوتية باستخدام وحدة التحليل الصوتي.
• تم تطوير قاعدة المعرفة لنظام التعرف على الكلام باستخدام وحدة التدريب.
• ويتم استخدام وحدة الاختبار لاختبار النظام.
• تم تطوير نظام التعرف على الكلام متعدد اللغات للكلمات المرتبطة باستخدام مجموعة أدوات نموذج ماركوف المخفية (HTK).
• يستخدم النظام معاملات Mel Frequency Cepstral (MFCC) كمتجهات مميزة لكل وحدة كلام.
• يتم تسجيل عينات الكلام بمعدل أخذ عينات يبلغ 16000 هرتز ويتم تمثيلها باستخدام 16 بت.
• بالنسبة إلى Herbie، اخترنا ثلاث لغات للاعتراف بها وهي الهندية والإنجليزية والكانادا.
• تتكون مفردات النظام من 75 أمرًا مختلفًا، 25 من كل لغة من هذه اللغات الثلاث.
• تتضمن الأوامر كلمات مثل الأمام والخلف واليسار واليمين وما إلى ذلك.
• تم حساب مصفوفة الارتباك للتعرف على الكلام باللغة الإنجليزية بدقة 98٪.

الخاتمة

قريباً، نخطط لتنفيذ تدريب واختبار Herbie في بيئات صعبة وربما توسيع قدرات التعرف إلى لغات متعددة. لقد توسع حجم السوق المقدر للتكنولوجيا المساعدة خلال العامين الماضيين. هناك طلب متزايد على الروبوتات المساعدة الاجتماعية في مجال الرعاية الصحية. وعلى الرغم من أنه ليس من الممكن تمامًا استبدال البشر، إلا أن الروبوتات البشرية موجودة لتبقى وتغير مستقبل البشرية.